AI 數據中心入面，有一件普通用戶幾乎睇唔到、但對運算規模至關重要嘅硬件：光收發模組（optical transceiver）。

呢類模組負責將電訊號轉成光訊號，再轉返做電訊號，令 GPU、交換器、伺服器機櫃以至唔同數據中心之間，可以高速交換海量資料，唔需要單靠銅線連接。

中國喺 AI 基建嘅重要性，唔係因為佢控制咗光通訊供應鏈每一個環節，而係因為中國企業已經喺最難快速複製嘅一層建立起巨大規模：由模組設計、整合、封裝、測試，到通過雲服務商認證，再大批量出貨。呢套製造系統，短期內唔容易喺其他地方重新建立。

中國供應商已經躋身全球第一梯隊

LightCounting 嘅 2024 年供應商排名，反映市場轉變有幾快。中際旭創（Innolight）光模組收入超過 33 億美元，按年升 114%；新易盛（Eoptolink）收入達 12 億美元，按年升 175%，排名亦由 2023 年第七位升至 2024 年第三位。52

市場報告對新易盛究竟排第二定第三，會因統計期間同計算方法而有差異；亦有報告指全球十大供應商之中有七間係中國企業。不過，真正值得留意嘅唔係某一間公司排第二定第三，而係中國供應商已經成為高速乙太網光模組市場嘅主導力量。與此同時，不少日本同美國供應商已經縮減，甚至退出部分相關業務。5051

呢個變化特別重要，因為乙太網光模組正係整個收發模組市場增長最快嘅部分。LightCounting 指出，乙太網喺 2025 年佔整體收發模組市場約 75%；中際旭創同新易盛集中服務大型雲端客戶，亦因此受惠。51

AI 集群點解需要咁多光模組？

AI 訓練同推理，唔係單靠一張 GPU 就完成，而係要將大量 GPU、交換器同伺服器連成高密度網絡。當集群愈做愈大，光纖連接亦由機櫃內部，延伸到機房之間、園區之間，甚至跨數據中心。

網絡速度每升一代，對光模組嘅要求亦會大幅增加。市場正由 400G 轉向 800G，而 1.6T 產品亦開始進入量產同客戶認證階段。

一份 2026 年市場估算預計，全球將出貨約 4,900 萬個 800G 模組，同 2,200 萬個 1.6T 模組；即使咁樣，市場仍可能出現數以百萬計嘅供應缺口，當中以 1.6T 最嚴重。1 中際旭創亦曾公布，旗下 400G、800G 同 1.6T 等多代高速模組已經實現量產。6

去到呢個規模，製造執行能力本身就係一種技術。供應商要同時協調光器件、高速電晶片、基板、封裝、光學對準、自動化測試同客戶認證。實驗室入面做到，並唔代表可以喺數百萬個產品上維持一致質量、良率同交貨時間。

中國最強嘅地方，集中喺製造同整合層

光通訊供應鏈更適合被理解為一個跨國分工系統，而唔係一套完全中國化嘅產業鏈。

• 中國供應商：喺模組設計同整合、封裝、大批量裝配、測試同交付方面尤其強。
• DSP 同類比晶片供應商：提供處理、恢復同調整高速光訊號所需嘅電子晶片。
• 專業光電企業：供應 EML 雷射同其他先進光學元件。
• 亞洲製造網絡：由中國內地、台灣、泰國及其他東南亞地區，提供零件、工具、代工同最終模組產能。

所以，即使部分最有價值嘅上游零件來自其他國家，中國企業仍然可以憑住大規模整合能力，掌握由零件變成可部署產品嘅關鍵一段。佢哋嘅優勢，在於可以圍繞大型雲服務商訂單，快速轉換產品世代並維持大量出貨。

要取代中國，唔係起多幾間工廠咁簡單

美國同其他地區當然可以增加工廠，但新廠房本身唔會自動變成一個成熟嘅光通訊生態。要生產合資格嘅 800G 或 1.6T 光模組，必須同步取得晶片、雷射、磷化銦基板、封裝設備、光學對準工具、測試產能同工程人才。

另外，仲要經過超大規模雲服務商（hyperscaler）嘅認證。喺模組可以部署到整個 AI 網絡之前，客戶要驗證佢嘅性能、可靠性同互通性。多年累積嘅製程經驗同良率改善，重要性可以同名義產能相提並論。

Coherent、Lumentum、Nokia、Applied Optoelectronics 同 Corning 等公司計劃擴大產能，確實有助提升地域分散程度。不過，呢啲新增產能短期內難以完全取代亞太區現有製造能力。較現實嘅結果，可能係供應鏈逐步多元化：中國內地以外增加更多產能，但市場仍會繼續依賴中國企業、工程團隊同供應商。

中國企業亦正採取呢種「地域多元化」策略。中際旭創同新易盛已經喺泰國擴大生產；其他供應商亦透過東南亞基地服務海外客戶。海外工廠可以降低關稅同物流風險，但唔代表中國企業供應鏈或上游採購依賴會自動消失。17

真正瓶頸正逐步上移到上游

當模組裝配產能快速增加，最難擴充嘅投入品就可能成為新樽頸。以下四個環節值得特別留意：

1. EML 雷射：部分高性能 800G 同 1.6T 設計會使用。
2. 矽光子（silicon photonics）：有助提高密度同能源效益，但需要專門晶圓製造、封裝同雷射整合能力。
3. 高速 DSP 同類比晶片：先進產品供應商數目相對有限。
4. 磷化銦（InP）基板：大量高速光器件同雷射技術都依賴呢種材料。

當中，InP 供應尤其值得關注。近期報道引用嘅業界估算顯示，2026 年全球 InP 基板需求約為 260 萬至 300 萬片兩吋等效晶圓，但有效產能約 75 萬片。34 TrendForce 亦將 InP 供應形容為限制 AI 數據中心光互連擴張嘅關鍵因素。33

要留意，以上數字係業界估算，並非經審計嘅全球總量。不過，佢哋清楚指出一個問題：如果合資格基板或雷射產能不足，單純增加下游模組裝配線，工廠都未必可以按公布產能運作。

AI 光學市場已經超越可插拔模組

AI 基建帶動嘅機會，亦唔再局限於短距離可插拔光模組。更完整嘅光學產業鏈，仲包括：

• 高容量連接用嘅相干光學（coherent optics）；
• 數據中心互連（DCI）；
• 光傳輸網絡同 AI 導向嘅 OTN；
• 交換器同光引擎；
• 共封裝光學（CPO）。

原因在於 AI 運算嘅地理範圍愈來愈廣。訓練集群需要機房內嘅高速連接，營運商亦需要連接唔同園區、地區甚至城市嘅大容量網絡。需求因此由 GPU 網絡一路延伸到城域同長途光纖系統。

Ciena 2026 財政年度第二季嘅業績，提供咗傳輸層面嘅一個需求訊號：公司收入達 15.7 億美元，按年升 40%；積壓訂單達 77 億美元，而光網絡業務收入增長 42%。31 呢啲數字唔代表每一張訂單都直接由 AI 帶動，但與雲端同光學基建重新大規模投資嘅趨勢一致。

下一輪贏家，關鍵係掌握整條供應鏈

下一階段競爭，未必只係鬥邊間公司可以宣布最快嘅光模組。更有利嘅位置，可能屬於可以確保整條生產鏈供應嘅企業，包括 InP 基板、雷射、DSP、矽光子產能、封裝線同已獲認證嘅測試能力。

因此，中國嘅優勢應該形容為製造系統規模，而唔係完全自主嘅技術體系。中國企業深度嵌入由先進光電元件，轉化成可部署 AI 網絡硬件嘅製程之中；但同時，佢哋仍然受制於由國際供應鏈掌握嘅部分上游技術同材料。

呢種相互依賴，正正係 AI 基建最值得留意嘅投資同供應鏈訊息：數據中心唔可以只靠 GPU 擴張，仲要有可靠嘅光互連供應。未來十年，邊啲企業可以控制稀缺上游投入品，同時維持高良率、大批量製造，可能就會影響 AI 基建究竟可以幾快落地。

AI 數據中心入面，有一件普通用戶幾乎睇唔到、但對運算規模至關重要嘅硬件：光收發模組（optical transceiver）。

呢類模組負責將電訊號轉成光訊號，再轉返做電訊號，令 GPU、交換器、伺服器機櫃以至唔同數據中心之間，可以高速交換海量資料，唔需要單靠銅線連接。

中國喺 AI 基建嘅重要性，唔係因為佢控制咗光通訊供應鏈每一個環節，而係因為中國企業已經喺最難快速複製嘅一層建立起巨大規模：由模組設計、整合、封裝、測試，到通過雲服務商認證，再大批量出貨。呢套製造系統，短期內唔容易喺其他地方重新建立。

中國供應商已經躋身全球第一梯隊

LightCounting 嘅 2024 年供應商排名，反映市場轉變有幾快。中際旭創（Innolight）光模組收入超過 33 億美元，按年升 114%；新易盛（Eoptolink）收入達 12 億美元，按年升 175%，排名亦由 2023 年第七位升至 2024 年第三位。52

市場報告對新易盛究竟排第二定第三，會因統計期間同計算方法而有差異；亦有報告指全球十大供應商之中有七間係中國企業。不過，真正值得留意嘅唔係某一間公司排第二定第三，而係中國供應商已經成為高速乙太網光模組市場嘅主導力量。與此同時，不少日本同美國供應商已經縮減，甚至退出部分相關業務。5051

呢個變化特別重要，因為乙太網光模組正係整個收發模組市場增長最快嘅部分。LightCounting 指出，乙太網喺 2025 年佔整體收發模組市場約 75%；中際旭創同新易盛集中服務大型雲端客戶，亦因此受惠。51

AI 集群點解需要咁多光模組？

AI 訓練同推理，唔係單靠一張 GPU 就完成，而係要將大量 GPU、交換器同伺服器連成高密度網絡。當集群愈做愈大，光纖連接亦由機櫃內部，延伸到機房之間、園區之間，甚至跨數據中心。

網絡速度每升一代，對光模組嘅要求亦會大幅增加。市場正由 400G 轉向 800G，而 1.6T 產品亦開始進入量產同客戶認證階段。

一份 2026 年市場估算預計，全球將出貨約 4,900 萬個 800G 模組，同 2,200 萬個 1.6T 模組；即使咁樣，市場仍可能出現數以百萬計嘅供應缺口，當中以 1.6T 最嚴重。1 中際旭創亦曾公布，旗下 400G、800G 同 1.6T 等多代高速模組已經實現量產。6

去到呢個規模，製造執行能力本身就係一種技術。供應商要同時協調光器件、高速電晶片、基板、封裝、光學對準、自動化測試同客戶認證。實驗室入面做到，並唔代表可以喺數百萬個產品上維持一致質量、良率同交貨時間。

中國最強嘅地方，集中喺製造同整合層

光通訊供應鏈更適合被理解為一個跨國分工系統，而唔係一套完全中國化嘅產業鏈。

• 中國供應商：喺模組設計同整合、封裝、大批量裝配、測試同交付方面尤其強。
• DSP 同類比晶片供應商：提供處理、恢復同調整高速光訊號所需嘅電子晶片。
• 專業光電企業：供應 EML 雷射同其他先進光學元件。
• 亞洲製造網絡：由中國內地、台灣、泰國及其他東南亞地區，提供零件、工具、代工同最終模組產能。

所以，即使部分最有價值嘅上游零件來自其他國家，中國企業仍然可以憑住大規模整合能力，掌握由零件變成可部署產品嘅關鍵一段。佢哋嘅優勢，在於可以圍繞大型雲服務商訂單，快速轉換產品世代並維持大量出貨。

要取代中國，唔係起多幾間工廠咁簡單

美國同其他地區當然可以增加工廠，但新廠房本身唔會自動變成一個成熟嘅光通訊生態。要生產合資格嘅 800G 或 1.6T 光模組，必須同步取得晶片、雷射、磷化銦基板、封裝設備、光學對準工具、測試產能同工程人才。

另外，仲要經過超大規模雲服務商（hyperscaler）嘅認證。喺模組可以部署到整個 AI 網絡之前，客戶要驗證佢嘅性能、可靠性同互通性。多年累積嘅製程經驗同良率改善，重要性可以同名義產能相提並論。

Coherent、Lumentum、Nokia、Applied Optoelectronics 同 Corning 等公司計劃擴大產能，確實有助提升地域分散程度。不過，呢啲新增產能短期內難以完全取代亞太區現有製造能力。較現實嘅結果，可能係供應鏈逐步多元化：中國內地以外增加更多產能，但市場仍會繼續依賴中國企業、工程團隊同供應商。

中國企業亦正採取呢種「地域多元化」策略。中際旭創同新易盛已經喺泰國擴大生產；其他供應商亦透過東南亞基地服務海外客戶。海外工廠可以降低關稅同物流風險，但唔代表中國企業供應鏈或上游採購依賴會自動消失。17

真正瓶頸正逐步上移到上游

當模組裝配產能快速增加，最難擴充嘅投入品就可能成為新樽頸。以下四個環節值得特別留意：

1. EML 雷射：部分高性能 800G 同 1.6T 設計會使用。
2. 矽光子（silicon photonics）：有助提高密度同能源效益，但需要專門晶圓製造、封裝同雷射整合能力。
3. 高速 DSP 同類比晶片：先進產品供應商數目相對有限。
4. 磷化銦（InP）基板：大量高速光器件同雷射技術都依賴呢種材料。

當中，InP 供應尤其值得關注。近期報道引用嘅業界估算顯示，2026 年全球 InP 基板需求約為 260 萬至 300 萬片兩吋等效晶圓，但有效產能約 75 萬片。34 TrendForce 亦將 InP 供應形容為限制 AI 數據中心光互連擴張嘅關鍵因素。33

要留意，以上數字係業界估算，並非經審計嘅全球總量。不過，佢哋清楚指出一個問題：如果合資格基板或雷射產能不足，單純增加下游模組裝配線，工廠都未必可以按公布產能運作。

AI 光學市場已經超越可插拔模組

AI 基建帶動嘅機會，亦唔再局限於短距離可插拔光模組。更完整嘅光學產業鏈，仲包括：

• 高容量連接用嘅相干光學（coherent optics）；
• 數據中心互連（DCI）；
• 光傳輸網絡同 AI 導向嘅 OTN；
• 交換器同光引擎；
• 共封裝光學（CPO）。

原因在於 AI 運算嘅地理範圍愈來愈廣。訓練集群需要機房內嘅高速連接，營運商亦需要連接唔同園區、地區甚至城市嘅大容量網絡。需求因此由 GPU 網絡一路延伸到城域同長途光纖系統。

Ciena 2026 財政年度第二季嘅業績，提供咗傳輸層面嘅一個需求訊號：公司收入達 15.7 億美元，按年升 40%；積壓訂單達 77 億美元，而光網絡業務收入增長 42%。31 呢啲數字唔代表每一張訂單都直接由 AI 帶動，但與雲端同光學基建重新大規模投資嘅趨勢一致。

下一輪贏家，關鍵係掌握整條供應鏈

下一階段競爭，未必只係鬥邊間公司可以宣布最快嘅光模組。更有利嘅位置，可能屬於可以確保整條生產鏈供應嘅企業，包括 InP 基板、雷射、DSP、矽光子產能、封裝線同已獲認證嘅測試能力。

因此，中國嘅優勢應該形容為製造系統規模，而唔係完全自主嘅技術體系。中國企業深度嵌入由先進光電元件，轉化成可部署 AI 網絡硬件嘅製程之中；但同時，佢哋仍然受制於由國際供應鏈掌握嘅部分上游技術同材料。

呢種相互依賴，正正係 AI 基建最值得留意嘅投資同供應鏈訊息：數據中心唔可以只靠 GPU 擴張，仲要有可靠嘅光互連供應。未來十年，邊啲企業可以控制稀缺上游投入品，同時維持高良率、大批量製造，可能就會影響 AI 基建究竟可以幾快落地。